Die besten 開發週期加速-Lösungen für Sie

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開發週期加速

  • LangGraph-MAS4SE steuert spezialisierte, von großen Sprachmodellen (LLM) angetriebene Agenten, um Softwareentwicklungsaufgaben wie Codeüberprüfung, Tests und Dokumentation zu automatisieren und zu optimieren.
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    Was ist LangGraph-MAS4SE?
    LangGraph-MAS4SE ist als kollaboratives Ökosystem intelligenter Agenten konzipiert, von denen jeder auf verschiedene Phasen der Softwareentwicklung spezialisiert ist. Im Kern steuert ein graphbasierter Nachrichtenbus Arbeitsabläufe, über den Agenten auf spezifische Datenknoten publizieren und abonnieren können. Beispielsweise erzeugt ein Code-Synthese-Agent erste Codeentwürfe, die anschließend von einem statischen Analyse-Agent auf Qualität überprüft werden. Ein Dokumentations-Agent erstellt Benutzerhandbücher basierend auf analysierten Modulen, während ein Test-Agent automatisch Unit-Tests generiert. Das System unterstützt Plugin-Schnittstellen für die Entwicklung benutzerdefinierter Agenten, um domänenspezifische Logik zu integrieren. Durch die Abstraktion komplexer Abhängigkeitsverwaltung und den Einsatz von LLM-gesteuertem Schlussfolgern beschleunigt LangGraph-MAS4SE Entwicklungszyklen, reduziert manuellen Aufwand und sorgt für eine durchgängig hohe Codequalität in großen Projekten.
    LangGraph-MAS4SE Hauptfunktionen
    • Graphbasierte Multi-Agenten-Orchestrierung
    • LLM-gestützter Code-Synthese-Agent
    • Statische Analyse- und Qualitätsprüfungs-Agent
    • Automatisierter Testgenerierungs-Agent
    • Dokumentationsentwurfs-Agent
    • Plugin-Schnittstellen für benutzerdefinierte Agenten
    • Konfigurierbare Workflows über Graphschema
    • Asynchrone Inter-Agent-Kommunikation
  • LangChain Studio bietet eine visuelle Oberfläche zum Erstellen, Testen und Implementieren von KI-Agenten und natürlichen Sprachabläufen.
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    Was ist LangChain Studio?
    LangChain Studio ist eine browserbasierte Entwicklungsumgebung, die speziell für den Aufbau von KI-Agenten und Sprachpipelines entwickelt wurde. Benutzer können Komponenten per Drag & Drop zum Zusammenstellen von Ketten verwenden, LLM-Parameter konfigurieren, externe APIs und Tools integrieren und den Kontext-Speicher verwalten. Die Plattform unterstützt Live-Tests, Debugging und Analytics-Dashboards, um schnelle Iterationen zu ermöglichen. Zudem bietet sie Bereitstellungsoptionen und Versionskontrolle, sodass die Veröffentlichung agentenbasierter Anwendungen einfach ist.
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